MTCNN与KCF/Kalman结合的人脸检测追踪系统

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资源摘要信息:"Matlab人脸检测框脸代码-facetracker是一个基于MTCNN模型和KCF/Kalman筛选器实现的人脸检测和跟踪的Matlab项目。该项目的目的是通过深度学习技术，实现对人脸的准确检测和跟踪。MTCNN模型被用于检测当前帧中可见的人脸，而KCF/Kalman筛选器则用于追踪移动中的人脸，解决了多目标跟踪问题。" 知识点详细说明： 1. MTCNN模型：MTCNN是深度学习领域的一种人脸检测模型，全称是Multi-task Cascaded Convolutional Networks。MTCNN模型通常用于同时进行人脸检测、面部标志点定位和边框回归。其设计包括三个级联的深度卷积神经网络：P-Net、R-Net和O-Net。P-Net初步筛选人脸候选区域，R-Net进一步优化这些候选区域，O-Net用于输出最终的人脸检测结果。MTCNN模型通过逐步细化的方式提高检测的准确性。 2. KCF/Kalman筛选器：KCF（Kernelized Correlation Filters）是一种用于目标跟踪的高效算法，它通过在频域学习目标的外观特征，从而快速和准确地在视频序列中跟踪目标。Kalman滤波器是一种动态系统状态估计的算法，它通过考虑系统噪声和测量噪声，预测系统状态的变化，因此常用于运动目标跟踪问题。在这个项目中，KCF和Kalman筛选器被结合起来，以提高追踪移动人脸的准确度和鲁棒性。 3. 多目标跟踪问题（Multiple Object Tracking）：多目标跟踪指的是在视频序列中跟踪多个移动目标的问题。这个问题不仅需要识别每个帧中目标的位置，还需要解决目标身份的匹配问题，即当多个目标交叉或遮挡时，如何正确地将它们区分开。这通常涉及复杂的算法，以保证跟踪的连续性和准确性。 4. 人脸检测与跟踪的应用：人脸检测和跟踪是深度学习应用中非常广泛的一个领域，它在安全监控、人机交互、行为分析和视频内容增强等多个领域都有重要的应用价值。准确的人脸检测和跟踪对于这些应用场景的性能有着决定性的影响。 5. 匈牙利算法与分配问题：匈牙利算法是一种在多项式时间内解决分配问题的组合优化算法，它尤其适用于二分图最大匹配问题。在多目标跟踪中，该算法可用于将检测到的人脸与之前的跟踪目标进行最优匹配，以分配正确的追踪路径。这对于管理并跟踪大量目标非常有效。 6. 开源系统：该项目是开源的，意味着源代码对所有人开放。开源项目允许用户自由地使用、修改和分发代码，通常伴随着社区支持和持续的维护。对于Matlab这样的科学计算平台来说，开源项目尤其有助于学术研究和教育目的。 7. Matlab编程环境：Matlab是一种流行的数值计算和可视化编程环境，广泛应用于工程、科学和教育等领域。它提供了强大的矩阵运算功能和丰富的工具箱，特别适合进行算法原型设计和数据分析。Matlab还支持与C/C++等语言的接口，方便与其他程序进行交互。

KCF跟踪算法（C++）

2019-04-12 上传
KCF目标跟踪算法C++版（非opencv）,在路径中放入自己的视频即可使用

KCF目标跟踪的c++代码程序，其中修改了抗遮挡的部分，使其有“记忆性”的功能；

2019-05-07 上传
KCF目标跟踪的c++代码程序，其中修改了抗遮挡的部分，使其有“记忆性”的功能。其是一个很好的研究KCF的例子。希望研究目标跟踪的研究者可以详细的研究其原理

降维算法matlab代码-manifold_learning:带有正在进行中的代码的存储库：SchroedingerEigenmapsforM

2021-06-13 上传
降维算法matlab代码流形学习库 我的硕士论文的主要研究是调查不同数据集的流形对齐（很快就会有一个 repo。）这个存储库保存了我的流形学习方案，如拉普拉斯特征图、薛定谔特征图和局部保留投影。 我开始使用 MATLAB，但由于自由方面的原因慢慢迁移到 Python。 话虽如此，我经历并重构了所有这些算法，并创建了有意义的类和函数，以使我的研究更容易。 有些代码相当不错（意味着它运行良好），所以我准备与全世界分享它。 Python 世界中存在一些包（首先是 Scikit-Learn），但不幸的是，我还需要一些额外的东西，例如： 我需要一些更大规模的代码。 这包括 K-最近邻函数和特征值分解函数。 我想要更多的自由来控制某些方面。 我真的一直在尝试测试构建必要图形的不同方法，因此我的方法中有很多参数。 去做： 用一些更连贯的背景来完成这个自述文件。 在 README 中包含一些图以获取动机 包括更多参考 上传代码示例 列出必要的python包 使用的 Python 包（不完整） 学习 麻木的 scipy 光谱 熊猫 惹恼 皮亚姆 灵感 主要原因是开源我的代码，以防万一有人想使用它。 当我

请解释下这行代码FaceTracker::FaceTracker(const Options& options) : options_(options) {}

2023-06-08 上传
更具体地说，这行代码使用了成员初始化列表的方式，即在冒号后面列出需要初始化的成员变量和其对应的值，而不是在函数体内逐一赋值。这种方式可以提高代码的效率和可读性，特别是当类的成员变量较多时。

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values) { LoadIfExist(json_values, kFacePhaseInThresholdMs, &options_.face_phase_in_threshold_ms); LoadIfExist(json_values, kFacePhaseOutThresholdMs, &options_.face_phase_out_threshold_ms); LoadIfExist(json_values, kPanAngleRange, &options_.pan_angle_range); VLOGF(1) << "FaceTracker options:" << " face_phase_in_threshold_ms" << options_.face_phase_in_threshold_ms << " face_phase_out_threshold_ms=" << options_.face_phase_out_threshold_ms << " pan_angle_range=" << options_.pan_angle_range; }

2023-06-08 上传
这段代码是实现了一个人脸追踪器的参数更新函数，输入参数是一个json_values对象，包含了更新的参数信息。函数中通过调用LoadIfExist函数，将json_values对象中的三个参数 face_phase_in_threshold_ms、face_phase_...

基于虹软的java 实现的人脸追踪代码

2023-05-31 上传
以下是基于虹软 SDK 实现的 Java 人脸追踪代码示例： ```java ... ... ... import java.awt.image....本示例代码使用虹软 SDK 进行人脸检测和识别，可以读取视频文件并进行实时的人脸追踪，并在视频帧中绘制人脸框。

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

2023-06-07 上传
这段代码定义了一个名为 "FaceTracker" 的类，用于对人脸数据进行过滤并生成边界框。该类具有一个嵌套的 "Options" 结构体，用于存储一些选项参数，例如输入坐标的维度、阈值等。类中还定义了一些函数，例如 ...

请详细解释下这段代码void FaceTracker::OnNewFaceData( const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces) { // Given |f1| and |f2| from two different (usually consecutive) frames, treat // the two rectangles as the same face if their position delta is less than // kFaceDistanceThresholdSquare. // // This is just a heuristic and is not accurate in some corner cases, but we // don't have face tracking. auto is_same_face = [&](const Rect<float>& f1, const Rect<float>& f2) -> bool { const float center_f1_x = f1.left + f1.width / 2; const float center_f1_y = f1.top + f1.height / 2; const float center_f2_x = f2.left + f2.width / 2; const float center_f2_y = f2.top + f2.height / 2; constexpr float kFaceDistanceThresholdSquare = 0.1 * 0.1; const float dist_square = std::pow(center_f1_x - center_f2_x, 2.0f) + std::pow(center_f1_y - center_f2_y, 2.0f); return dist_square < kFaceDistanceThresholdSquare; }; for (const auto& f : faces) { FaceState s = { .normalized_bounding_box = Rect<float>( f.bounding_box.x1 / options_.active_array_dimension.width, f.bounding_box.y1 / options_.active_array_dimension.height, (f.bounding_box.x2 - f.bounding_box.x1) / options_.active_array_dimension.width, (f.bounding_box.y2 - f.bounding_box.y1) / options_.active_array_dimension.height), .last_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(), .has_attention = std::fabs(f.pan_angle) < options_.pan_angle_range}; bool found_matching_face = false; for (auto& known_face : faces_) { if (is_same_face(s.normalized_bounding_box, known_face.normalized_bounding_box)) { found_matching_face = true; if (!s.has_attention) { // If the face isn't looking at the camera, reset the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Max(); } else if (!known_face.has_attention && s.has_attention) { // If the face starts looking at the camera, start the timer. s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); } else { s.first_detected_ticks = known_face.first_detected_ticks; } known_face = s; break; } } if (!found_matching_face) { s.first_detected_ticks = base::TimeTicks::Now(); faces_.push_back(s); } } // Flush expired face states. for (auto it = faces_.begin(); it != faces_.end();) { if (ElapsedTimeMs(it->last_detected_ticks) > options_.face_phase_out_threshold_ms) { it = faces_.erase(it); } else { ++it; } } }

2023-06-08 上传
这段代码是一个人脸追踪器的实现，输入参数是一个包含多个人脸信息的向量faces。该函数会对每个人脸进行处理，首先将人脸的位置和大小进行归一化，然后遍历已知人脸向量faces_，判断该人脸是否与已知人脸的位置相近...

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

2023-06-08 上传
这段代码是一个类 FaceTracker 的成员函数 GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() 的实现。 该函数的作用是获取当前活动视频流中人脸的包围矩形，也就是所有人脸的最小矩形，返回一个 Rect<float> 类型的对象...

unity人脸照片贴合模型

2023-03-22 上传
可以使用 Unity 的 FaceTracker 插件来实现人脸照片贴合模型的效果。该插件可以通过识别人脸的关键点来实现人脸的跟踪和变形，从而实现照片贴合模型的效果。具体的实现方法可以参考 Unity 官方文档或者相关的教程。
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